Prosječna mjesečna plaća za data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj iznosi 1.972 EUR neto. Raspon plaće za data scientist and machine learning engineera iznosi kod većine zaposlenika između 1.483 EUR i 2.453 EUR. Ovaj broj predstavlja aritmetičku sredinu svih plaća u zemlji. Važno je napomenuti da odstupajuće vrijednosti poput vrlo visokih ili vrlo niskih plaća mogu utjecati na prosjek te stoga ne predstavlja uvijek najpreciznije iznosi koji zaposlenici najčešće zarađuju. Iz toga razloga se preporuča provesti dodatnu provjeru medijalne plaće i njezinih kvartila kako bi se osigurala pouzdanost podataka. Rasponi plaća mogu se znatno razlikovati ovisno o mnogim važnim čimbenicima, uključujući radno iskustvo, obrazovanje, prebivalište, certifikate i dodatne vještine. Za detaljnije informacije o plaći za data scientist and machine learning engineera možete koristiti naš besplatni upitnik za uspoređivanje plaće.
Medijalna plaća za data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj iznosi 1.840 EUR neto. Medijalna plaća predstavlja srednju vrijednost kada se sve plaće poredaju od najniže do najviše. U ovom slučaju, srednja plaća za data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj iznosi 1.840 EUR neto. To znači da polovica data scientist and machine learning engineera zarađuje manje od 1.840 EUR, dok druga polovica zarađuje više od tog iznosa. Medijan je koristan pokazatelj jer nije osjetliv na ekstremne vrijednosti i pruža realniju sliku o tome koliko većina zaposlenih zapravo zarađuje u tom zanimanju.
Najniža plaća za data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj iznosi u prosjeku 1.177 EUR neto. Adorio određuje najnižu plaću kao vrijednost ispod koje se nalazi 10% plaća za data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj. Dodatno, donji kvartil plaće za data scientist and machine learning engineera iznosi 1.483 EUR, što označava vrijednost ispod koje se nalazi 25% plaća za data scientist and machine learning engineera. Ovi podaci pružaju uvid u razinu najnižih plaća za data scientist and machine learning engineera.
Najviša plaća za data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj iznosi u prosjeku 2.732 EUR neto. Adorio određuje navišu plaću kao vrijednost iznad koje se nalazi 90% plaća za data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj. Dodatno, gornji kvartil plaće za data scientist and machine learning engineera iznosi 2.453 EUR, što označava vrijednost iznad koje se nalazi 75% plaća za data scientist and machine learning engineera. Ovi podaci pružaju uvid u razinu najviših plaća za data scientist and machine learning engineera.
Početna plaća data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj iznosi u prosjeku 1.507 EUR, koja postupno raste s radnim iskustvom. S 1-2 godine iskustva, plaća se povećava na 1.659 EUR, a dalje na 1.793 EUR za 2-4 godine iskustva. Za one s 4-6 godina iskustva, prosjek je 1.982 EUR. Data Scientist and Machine Learning Engineer s 6-10 godina radnog iskustva ima plaću od 2.174 EUR, a oni s preko 20 godina iskustva dosežu u prosjeku 2.426 EUR. Radno iskustvo često je odlučujući faktor koji utječe na visinu plaća u mnogim zanimanjima, uključujući za data scientist and machine learning engineera.
Plaća prema radnom iskustvu
Data Scientist and Machine Learning Engineer, Hrvatska
Kako bismo pružili točne i aktualne informacije o plaćama u različitim djelatnostima i zanimanjima, proveli smo opsežno prikupljanje podataka koji se odnose na plaće. Naša metodologija obuhvaća četiri ključna izvora podataka kako bismo osigurali sveobuhvatnost i relevantnost informacija koje dostavljamo našim korisnicima.
Prvi izvor podataka su naši korisnici koji su voljni podijeliti svoje osobne informacije o plaćama, što nam omogućava uvid u stvarne plaće koje se isplaćuju unutar različitih organizacija. Uzimajući u obzir povjerljivost ovih podataka, strogo se pridržavamo etičkih standarda i zakona o privatnosti prilikom njihove obrade i prikazivanja. Korisnički podaci su agregirani i anonimizirani kako bi se osigurala zaštita identiteta svakog pojedinca.
Drugi izvor su oglasi za posao koji su objavljeni na različitim platformama za zapošljavanje. Ovi oglasi često sadrže informacije o očekivanim ili ponuđenim plaćama za određene pozicije. Proučavajući ove oglase, možemo pratiti tržišne trendove i fluktuacije u plaćama koje su poslodavci spremni ponuditi. Ove informacije nam pomažu kod benchmarka za plaće po sektorima i specijalizacijama, a također pružaju uvid u razlike plaća na geografskoj osnovi.
Treći izvor podataka proizlazi iz neposredne suradnje s poslodavcima. Ovaj pristup nam omogućava prikupljanje točnih i ažuriranih informacija o strukturi plaća, dodatcima, benefitima i trendovima u kompenzacijskim paketima koje nude poslodavci. Ova suradnja pruža nam sveobuhvatan uvid u trenutačne prakse nagrađivanja i strategije plaćanja. Takav pristup je neophodan za razumijevanje kompleksnosti tržišta rada i potreba poslodavaca te će pružiti realniju sliku tržišta plaća.
Četvrti izvor podataka su razne javno dostupne baze podataka, uključujući statističke izvještaje, ekonomske analize i studije plaća koje provode vladine agencije, nezavisni istraživački instituti i druge platforme. Ovi podaci su posebno vrijedni jer su obično plod sveobuhvatnih istraživanja i pružaju makroperspektivu na razinu plaća unutar ekonomije. Također, oni su korisni za prilagodbu podataka prikupljenih od korisnika i iz oglasa za posao, pomažući u stvaranju preciznijeg i objektivnijeg prikaza stvarnih plaća.
Naša baza podataka o plaćama je redovito ažurirana i proširena, što osigurava relevantne informacije koje su od pomoći pojedincima u traženju posla, kao i poslodavcima u određivanju konkurentnih plaća. Svjesni smo važnosti preciznosti podataka za odlučivanje o karijeri i pregovaranje o plaćama, te stoga ulažemo značajne napore u provjeru i održavanje kvalitete našeg sadržaja.
Važno je napomenuti da na prosječnu plaću mogu utjecati godine radnog iskustva, stručna sprema, obrazovanje, grad i ekstremne vrijednosti, kao što su vrlo visoke ili vrlo niske plaće.
Za detaljnije informacije o plaći data scientist and machine learning engineera, koje obuhvaćaju faktore poput godina radnog iskustva, obrazovanja, županije i ostale parametre, možete koristiti naš besplatni upitnik za uspoređivanje plaće.
Medijan plaće je kao srednji broj u nizu plaća. Zamisli da imamo 9 osoba i svaki od njih zarađuje neku plaću. Ako bismo sve plaće posložili od najmanje do najveće, medijan je ona plaća koja se nalazi točno u sredini tog niza, dakle 5. plaća kad brojimo od najmanje prema najvećoj.
Na primjer, ako imamo ovih 9 plaća: 600 EUR, 700 EUR, 800 EUR, 900 EUR, 1.100 EUR, 1.200 EUR, 1.500 EUR, 2.700 EUR i 3.000 EUR, medijan plaće bio bi 1.100 EUR. To znači da polovica osoba zarađuje manje od 1.100 EUR, a druga polovina zarađuje više od 1.100 EUR.
Medijan plaće često se koristi kao mjera centralne tendencije pri analizi plaća, jer je manje osjetljiv na izuzetke ili ekstremne vrijednosti u usporedbi s aritmetičkom sredinom (prosječnom vrijednošću).
Dakle, medijan je vrijednost koja dijeli skup na dva jednaka dijela, tako da polovina data scientist and machine learning engineera ima plaće veće od 1.840 EUR neto, a druga polovina ima plaće manje od 1.840 EUR neto.
Korištenje medijana plaće može biti korisno kako bi se dobila bolja predodžba o tome kolika je "uobičajena" plaća u nekoj skupini ili populaciji, a osobito kada postoje velike varijacije u plaćama.
Donji kvartil plaće za data scientist and machine learning engineera iznosi 1.483 EUR neto. To je vrijednost ispod koje se nalazi 25% plaća za data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj. To znači da kod četvrtina zaposlenih na ovom radnom mjestu plaća iznosi manje od 1.483 EUR. Donji kvartil pomaže razumijeti koliko niske plaće mogu biti za zaposlene kod ovog radnog mjesta.
Gornji kvartil plaće za data scientist and machine learning engineera iznosi 2.453 EUR neto. To je vrijednost iznad koje se nalazi 75% plaća za data scientist and machine learning engineera u Hrvatskoj. To znači da kod četvrtine zaposlenih na ovom radnom mjestu plaća iznosi više od 2.453 EUR. Gornji kvartil pomaže razumijeti koliko visoke plaće mogu biti za zaposlene kod ovog radnog mjesta.
Ako si oduvijek bio fasciniran računalnom inteligencijom, sposobnošću računala da uče i donose odluke iz podataka, možda je uloga Machine Learning Inženjera savršena za tebe. Machine Learning Inženjeri su odgovorni za razvoj i primjenu algoritama strojnog učenja kako bi računala naučila kako rješavati probleme ili donositi odluke bez izričitih programskih uputa. Ovi stručnjaci igraju ključnu ulogu u razvoju tehnologija kao što su autonomna vozila, personalizirani sustavi preporuka, analiza velikih podataka i mnoge druge aplikacije umjetne inteligencije.
Kao Machine Learning Engineer, rad s podacima, algoritmima i programskim jezicima je svakodnevica.
- Razumijevanje strojnog učenja i dubokog učenja te mogućnost primjene različitih algoritama u praksi.
- Programiranje na jezicima kao što su Python, R ili Java.
- Rad s okruženjima i bibliotekama poput TensorFlow, Keras, PyTorch itd.
- Matematičko razumijevanje za analizu i optimizaciju modela strojnog učenja.
- Rad s velikim skupovima podataka i sposobnost obrade podataka.
- Vještine u evaluaciji i usavršavanju modela strojnog učenja.
- Problem-solving: Sposobnost razmišljanja kritički i rješavanja problema.
- Timski rad: Suradnja s ostalim inženjerima i znanstvenicima podataka.
- Komunikacijske vještine: Mogućnost komuniciranja tehničkih koncepta jasno i razumljivo drugima, uključujući ne-tehničke članove tima i klijente.
Da bi postao Machine Learning Inženjerom, obično je potrebno završiti visokoškolsko obrazovanje u računalnim znanostima, strojarstvu, matematici ili sličnom tehničkom području.
Machine Learning Inženjeri su vrlo traženi u industriji tehnologije i imaju svijetlu budućnost. Kako se primjena umjetne inteligencije širi na različite sektore kao što su zdravstvo, financije, transport i druge, potreba za stručnjacima za strojno učenje raste. Ovo zanimanje nudi širok raspon mogućnosti, uključujući rad u tehnološkim tvrtkama, istraživačkim institucijama, start-upima i konzultantskim firmama. Također, samozapošljavanje i razvoj vlastitih projekata u području strojnog učenja su također opcije. Kako bi ostali relevantni u brzo mijenjajućem polju strojnog učenja, važno je neprestano učiti i pratiti najnovije tehnološke trendove i alate. Graditi profesionalne kontakte i surađivati s drugim stručnjacima u industriji također može biti ključno za uspjeh kao Machine Learning Inženjer.
